TimeTagger MCP Server について
TimeTagger MCP Serverは、TimeTaggerをClaudeなどのMCP対応アシスタントに接続します。時間記録、タイマー、タグ、設定を扱うツールとリソースを提供します。
主な機能
- 01期間を指定した記録の検索
- 02記録の作成、更新、非表示化
- 03タイマーの開始と停止
- 04タグ別の時間集計
- 05設定の取得と更新
活用シーン
- 01指定期間の記録を確認
- 02タイマーで作業時間を記録
- 03タグ付き活動の所要時間を集計
MCP 対応
TimeTaggerの記録、タイマー、タグ集計、設定の操作をツールとして公開し、設定、記録、設定値、更新情報のリソースも提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
TimeTagger MCP サーバー
これは、TimeTagger を操作するための Model Context Protocol(MCP)サーバーです。Claude や、その他の MCP 互換 AI アシスタントを通じて、時間の記録を照会、管理するためのツールを提供します。
機能
- 指定した期間内の時間の記録を照会
- 新しい時間の記録を作成
- 既存の記録を更新
- 記録を非表示、削除
- タグごとの時間の概要を取得
- タイマーの開始、停止
- TimeTagger の設定を管理
Claude Desktop のインストール
claude_desktop_config.json に以下を追加してください:
"timetagger": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/regismesquita/timetagger-mcp",
"timetagger-mcp"
],
"env": {
"TIMETAGGER_API_KEY": "your-api-key-here",
"TIMETAGGER_API_URL": "https://your-timetagger-instance.com/api/v2"
}
}
手動インストール
-
uv がインストールされていることを確認してください:
brew install uv -
必要な依存関係をインストールしてください:
uv pip install -r requirements.txt
設定
このサーバーを使用するには、TimeTagger API キーを環境変数として設定する必要があります:
export TIMETAGGER_API_KEY="your-api-key-here"
export TIMETAGGER_API_URL="https://your-timetagger-instance.com/api/v2"
使用方法
開発モードでの実行
テストと開発には、次を使用してください:
fastmcp dev timetagger_mcp.py
MCP Inspector インターフェースが起動し、ツールやリソースをテストできます。
Claude Desktop へのインストール
Claude Desktop で使用するには:
fastmcp install timetagger_mcp.py
利用可能なツール
get_records(start_time, end_time):指定した時間範囲内の記録を取得get_recent_records(hours):過去 N 時間の記録を取得get_today_records():今日の記録を取得create_record(description, start_time, end_time):新しい記録を作成update_record(key, description, start_time, end_time):既存の記録を更新hide_record(key):記録を非表示、削除start_timer(description):新しいタイマーを開始stop_timer(key):実行中のタイマーを停止find_records_by_tag(tag, days):指定したタグが付いた記録を検索get_time_summary(days):各タグに費やした時間の概要を取得get_settings():すべての TimeTagger 設定を取得update_setting(key, value):TimeTagger の設定を更新
利用可能なリソース
timetagger://config:TimeTagger の設定を取得timetagger://records/{timerange}:指定した期間内の記録を取得timetagger://settings:すべての設定を取得timetagger://updates/{since}:指定したタイムスタンプ以降の更新を取得
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。